⭐️ @Mira_Network está abordando lo que tanto la Web3 como la IA están perdiendo: una capa de verificación fiable. En lugar de construir otro modelo de IA, Mira se enfoca en una cosa: asegurarse de que los resultados de la IA puedan probarse, rastrearse y confiar. Así es como lo están haciendo, con 10 integraciones estratégicas: ➢ @gaib_ai: Convierte la potencia de la GPU en activos en cadena; Mira verifica el proceso. ➢ @lagrangedao: Utiliza zkML para probar los resultados de la IA sin exponer datos sin procesar. ➢ @Gaianet_AI: Inferencia de IA descentralizada; Mira se conecta para la verificación de resultados. ➢ @thinkagents: Estandariza los marcos de los agentes; Mira garantiza la integridad lógica. ➢ @storachanetwork: Almacena salidas de IA verificadas en Filecoin, a prueba de manipulaciones. ➢ @monad: L1 de alta velocidad donde las Dapps pueden ejecutar IA con verificaciones de confianza integradas. ➢ @kernel_dao: Colabora con Mira para ejecutar computación de IA verificada en BNB. ➢ @plumenetwork: Centrado en RWA; Mira agrega verificaciones de riesgo basadas en IA con validación. ➢ @mantis: Permite a los usuarios crear bots comerciales; Mira revisa las estrategias en busca de sesgos / errores. ➢ @0xAutonome: Asegura la comunicación del agente; Mira evita la manipulación. Mira no está persiguiendo la exageración de la IA: está construyendo la infraestructura de confianza que todo sistema de IA eventualmente necesitará.